論文の概要: Hate Speech Detection and Target Identification in Devanagari Languages via Parameter Efficient Fine-Tuning of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17131v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 18:38:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:43.158005
• Title: Hate Speech Detection and Target Identification in Devanagari Languages via Parameter Efficient Fine-Tuning of LLMs
• Title（参考訳）: LLMのパラメータ効率的な微調整によるデバナガリ言語におけるヘイト音声検出とターゲット同定
• Authors: Rushendra Sidibomma, Pransh Patwa, Parth Patwa, Aman Chadha, Vinija Jain, Amitava Das,
• Abstract要約: 本稿では,ヘイトスピーチ検出とターゲット識別のためのPEFT(Efficient Fine tuning)に基づくソリューションを提案する。 我々は,Devanagariデータセットを用いた複数のLCMの評価を行った(Thapa et al., 2025)。 以上の結果から,Devanagari-scriptedコンテンツに対するアプローチの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.234570108225187
• License:
• Abstract: The detection of hate speech has become increasingly important in combating online hostility and its real-world consequences. Despite recent advancements, there is limited research addressing hate speech detection in Devanagari-scripted languages, where resources and tools are scarce. While large language models (LLMs) have shown promise in language-related tasks, traditional fine-tuning approaches are often infeasible given the size of the models. In this paper, we propose a Parameter Efficient Fine tuning (PEFT) based solution for hate speech detection and target identification. We evaluate multiple LLMs on the Devanagari dataset provided by (Thapa et al., 2025), which contains annotated instances in 2 languages - Hindi and Nepali. The results demonstrate the efficacy of our approach in handling Devanagari-scripted content.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの検出は、オンラインの敵意と実際の結果との戦いにおいてますます重要になっている。 近年の進歩にもかかわらず、リソースやツールが不足しているデバナガリ文字言語では、ヘイトスピーチ検出に対処する研究は限られている。 大きな言語モデル(LLM)は言語関連のタスクにおいて有望であるが、モデルのサイズを考えると、従来の微調整アプローチはしばしば実現不可能である。 本稿では,ヘイトスピーチ検出とターゲット同定のためのパラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)ソリューションを提案する。 我々は,ヒンディー語とネパール語という2つの言語で注釈付きインスタンスを含むDevanagariデータセット(Thapa et al , 2025)上で,複数のLSMを評価した。 以上の結果から,Devanagari-scripted Content に対するアプローチの有効性が示唆された。

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